2026 年 AI 赛道热度持续攀升，医疗大模型成为全球科技巨头重点角逐方向。OpenAI、Anthropic、谷歌纷纷加码医疗领域产品研发，国内百川智能、蚂蚁、京东健康等企业也全力深耕布局，国产医疗大模型竞争力愈发凸显。本文复盘海内外行业最新发展现状，对比剖析国产模型核心优势，多维度盘点 2026 年十大热门国产医疗大模型，同时预判行业未来发展走向，适合程序员、技术小白参考学习。

1、医疗大模型的月亮，国产可能更圆

作为大模型时代的开创者，站在C位的OpenAI如今的每一个布局都如同蝴蝶效应一般，牵一发而动全身。其在去年下半年提出的万亿美元AI基建计划已在全球掀起滔天骇浪，直接导致全球半导体存储价格在短短两三个月内飙升6倍，预计将持续上涨到至少2027年！

本次OpenAI医疗系列产品的推出，自然也引发了全球高度关注。

首先发布的是ChatGPT Health，它在ChatGPT中嵌入了一个新的独立模块，基于最新的GPT-5模型，通过新标签页的形式解答用户有关医疗健康的咨询。用户还可以选择是否连接个人EHR或者Apple Health等数据来源，且该模块存储的对话记录及数据等独立于ChatGPT其他对话，注重数据隐私。

随后发布的OpenAI for Healthcare则主要针对医疗机构用户，包含了ChatGPT医疗保健版和OpenAI API两个产品。前者需要企业级部署，更像是ChatGPT Health的企业版。主要用于医疗临床环境、研究和运营目的，比如自动草拟病历、出院总结、转诊信等文档，且支持HIPAA。后者则用于医疗生态系统。目前，已有数千家AI企业（如知名的Abridge和Ambience）通过配置该接口来支持符合HIPAA标准的应用。

OpenAI在大模型领域主要的竞争对手Anthropic旋即在JPM大会上高调发布了Claude for Healthcare，直接对标OpenAI for Healthcare。这也是Anthropic在去年十月推出Claude for Life Sciences之后又一医疗布局，显示出其对医疗领域的重视。

谷歌则在几日后更新了开源医疗大模型作为回应。更新后的可离线运行的MedGemma 1.5 4B提升了文本、病历和二维图像核心能力的准确性，使开发者能够更有效地将MedGemma适配医学影像。同时，谷歌还发布了开源自动语音识别模型MedASR，可以轻松将医疗语音转换为文本。

在2026开年不到半月时间，全球顶尖大模型企业纷纷重注医疗，也显示了这一领域的战略价值和火热程度。

不过，虽然国外医疗大模型进展迅速，但要落到国内医疗场景，恐怕也并不现实。

一个重要的原因在于国内大模型同样进展迅速，有着十足的竞争力。就在1月13日，“All-in医疗”的百川智能发布了全新的医疗大模型Baichuan-M3。在全球权威的医疗大模型基准评测HealthBench和HealthBench Hard中，它分别以65.1分和44.4分的成绩夺冠；且幻觉率仅有3.5%，全球最低，实现对GPT-5.2的“三杀”。仅几天后，百川智能又发布了Baichuan-M3 Plus，将幻觉率降低至2.6%，刷新了自己刚刚创造的纪录。

这也是百川智能首次在医疗领域实现了对GPT-5.2的全面超越。

不光是百川智能，其他国内大模型大厂也在全力押注医疗。最为典型的莫过于蚂蚁阿福，近一个月铺天盖地的推广使其月活跃用户数已达3000万，用户单日提问量已超1000万，仅一个月时间翻倍，已是国内用户规模最大的大模型健康管理应用之一。

此外，京东健康和蚂蚁也先后上线专为医生打造的循证医学AI工具，加上百川智能新推出的Baichuan-M3 Plus，将“国内版OpenEvidence”之争推向了一个新高潮。在这背后提供支撑的，都是国产大模型。

更为关键的是，去年DeepSeek通过架构高效率提升同时实现高性能和低成本，且其开源模式深刻影响了后续国内大模型发展，各大模型大厂和初创企业纷纷大幅增加开源投入，目前，国内模型在全球最大的AI开源社区Hugging Face上的下载量已超越美国。全球越来越多的用户开始使用并依赖国内开源大模型。

这都极大改变了对国内大模型的评价。据动脉网了解，在DeepSeek横空出世以后，不少以往基于OpenAI GPT模型开发的国内医疗大模型应用很快切换为了以DeepSeek为首的国产大模型。

其次，由于受到美国技术出口限制、数据安全隐私等种种原因的影响，国外大模型为了避免惹祸上身，往往不对国内用户提供官方支持，甚至主动封禁来自国内的访问。这并非长久之计，一旦出现平替，国内用户自然很快迁移。

再次，在本地化支持上，国内大模型显然也要比海外大模型好得多。比如，对汉语的支持上，国内大模型训练数据以汉语为主，对复杂的汉语词汇和语境处理更为精准，使其文字输出更为流畅自然，符合汉语环境。

同时，国内医疗大模型深度整合中国临床指南、医保目录、DRG/DIP控费规则，并针对中国特色场景进行优化，且在开发之初就对齐国内数据安全及临床监管要求。

最后，来自官方的支持也是国内大模型发展的底气所在。我国已明确提出到2027年形成一批临床专病专科垂直大模型和智能体应用，到2030年基层诊疗智能辅助基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断、临床诊疗智能辅助决策等应用。

这些因素都决定了在医疗大模型领域，国产可能是一个更为靠谱的选择。

2、2026年DeepSeek外最值得期待的国产医疗大模型

开年的热闹场景，注定今年将是医疗大模型一个重要的年头。那么，除了已经深度嵌入全行业生态，成为国产大模型标杆的DeepSeek外，国内还有哪些医疗大模型是今年最值得期待的？动脉网尝试从性能、迭代、资源、数据及行业热度等几个维度来做出我们的解读。

性能无疑是最为核心的考虑因素。目前，医疗大模型的性能基准测试以HealthBench（全球范围）和MedBench（汉语）最为权威。

HealthBench是由OpenAI开发的专门基准测试，用于系统评估模型结合真实医疗流程中，在安全性、临床适用性和专业推理等多个维度上的表现。联合了来自60个国家和地区的262位执业医师共同构建，收录了5000份真实医疗对话场景，每份对话均配有医师定制的评分标准表用于评估模型回复。

MedBench则由上海人工智能实验室发布，是国内首个面向垂直大模型、专用大模型和应用场景的医疗大模型评测与验证体系，目前已升级至 MedBench 4.0。这一基准测试覆盖大语言模型、多模态大模型及智能体三大类，围绕医学知识问答、语言理解、生成、复杂推理及安全伦理等维度构建共60个评测集70余万专业评测题，并覆盖10项细分任务。

值得一提的是，MedBench分为评测榜单和自测榜单。根据说明，两者涉及的数据集不尽相同，且自测榜单通过模型答案上传获得结果而非API提交，不如评测榜单严谨。因此，本文主要参考评测榜单。

除了两大基准测试体系，一些权威机构的榜单和赛事也能够体现医疗大模型的性能水平，在此不再一一阐述。

大模型仍然处于高速发展阶段，技术仍有很多优化提升空间。通过版本迭代实现性能的巨大提升在过往已经屡见不鲜。同时，模型迭代需要投入包括人力和算力在内不少资源——即便开源模型的调优训练同样如此。这也可以从侧面说明企业的发展是否良性健康。因此，模型的迭代情况也是我们参考的重要因素。

总体而言，大模型是一种极其耗费资源的技术。庞大的算力需要海量昂贵的AI加速卡，算法的更新有赖于天才工程师的灵机一动，高质量的训练数据获取要么采购要么自建，上述归根结底都离不开一个字——钱。背后的现金流是否充裕，对于医疗大模型而言显然也是十分重要的一环。

数据对于医疗大模型来说至关重要，但高质量的医疗数据却十分稀缺。一方面，处于数据隐私合规等方面的考虑，医疗及医保机构对于数据态度十分谨慎；另一方面，即便不考虑这一因素，国内的医疗数据质量也难言乐观。若能与知名医疗机构合作，理论上不仅可以获得更好的数据，同时也可以使得产品在临床专家团队的帮助打磨下更为完善。

除此以外，行业热度也是我们考虑的因素。包括资本、政策、产业、学术和舆论层面的关注度与活跃程度。毕竟，在这个竞争激烈的领域，“酒香不怕巷子深”多少已经有些不合时宜了。

动脉网基于上述几个维度对当前国产主流医疗大模型进行了汇总，并按照一定权重加权，并将打分结果按照一定的权重加总。经过综合评判，我们认为下面这些大模型或将成为2026年国内最让人期待的十大医疗大模型（按拼音首字母排序）。

作为唯一“All-in医疗”的大模型独角兽，百川智能在这个开年狠狠火了一把。新发布的Baichuan-M3在HealthBench和HealthBench Hard踩着GPT-5.2登顶，紧随其后对标OpenEvidence的Baichuan-M3 Plus又在短短数日内刷新M3创下的最低幻觉率纪录。这也将为其与儿童医学中心首都医科大学附属北京儿童医院合作的首个儿科大模型提供更好的支撑。

百度灵医大模型是国内首个“产业级”医疗大模型，在“重循证”思路下投入千亿Token优质医疗健康训练语料支持，覆盖300万+多模态影像数据、5亿+条权威健康科普内容、70万+项临床试验介绍信息及2000万+多语种医学文献资源等。灵医大模型也是国内首批商业化落地的医疗大模型，通过多产品矩阵及密集更新已提供健康管家、医生助手及企业服务等能力，支持多种接入方式，已覆盖800+医院、4000+基层医疗机构和大量药企，在智慧诊疗、智慧科研、智慧服务等场景实现规模化应用。

方舟健客杏石医疗大模型具备多维度能力，并将知识、导诊、预问诊、医生、电子病历五大智能体聚合实现慢病管理全链条闭环覆盖，其创新模式也被Nature关注并报道。它也是最早对标OpenEvidence的国内医疗大模型之一，整合中华医学会170多种核心期刊超110万篇文章，覆盖临床所有重点学科。据统计，其已累计已为医生提供近40万次技术辅助，帮医生节省了超6万个小时的工作时间，患者的单次问诊时间也缩短了70%以上。

京东健康京医千询医疗大模型在去年初成为国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型。目前，京医千询医疗大模型已实现从通用基座模型到全科大模型，再到专科专病大模型的完整技术演进。依托这一技术底座，京东健康还打造了覆盖多个医疗场景的大模型产品体系，包括“京医”“知医”“卓医”等，已成为应用场景最丰富、与医院共建最深、合作医生最多、参与用户最广泛的医疗垂类大模型之一。

蚂蚁集团已经将医疗健康业务成为新战略支柱板块，蚂蚁·多模态医疗大模型可以预期也将会成为诸多AI应用的基石。依托超万亿tokens专业医疗语料底座，支撑自主研发千亿参数多模态模型，蚂蚁·多模态医疗大模型也是国内首个通过国家信通院医疗健康行业大模型双领域可信评估的大模型。在HealthBench、MedBench等国内外行业榜单中始终名列前茅。

借助几乎无所不在的微信生态圈和健康领域“朋友圈”，基于腾讯混元大模型底座的腾讯健康医疗大模型可能是目前在基层应用最为广泛的医疗大模型之一。截至去年9月，由其驱动的AI导辅诊服务在全国34个省、直辖市、自治区的近10000家各级医疗机构得到广泛应用，并已实现“微信直连”。各类“开箱即用”的医疗AI解决方案服务超过1300家机构，涵盖医院、药械企业、科研院校、医疗科技企业。

在最新的一期MedBench评测榜单中，微医医疗大模型表现突出，拿下两个冠军和一个亚军。在AI落地上，微医也走在前列——在其向港交所提交的招股书中，其2025年上半年AI医疗服务收入已达总营收九成以上；且按2024年收入统计，微医在中国数字健康服务市场及AI医疗健康解决方案市场中均位列第一。

自2023年以来，讯飞医疗旗下讯飞星火医疗大模型已经历多次迭代，核心医疗能力不断精进，多次在评测榜单中上榜。试点数据显示，星火医疗大模型专科诊断合理率提升至96%，跨科室诊断合理率提升至91%，病历书写时间减少50%，已达等级医院主任级医师水平。基于该模型的医生助理已覆盖全国801个区县，累计提供11亿次辅助诊断；AI健康助手下载量则已突破2400万次，完成超1.6亿次AI健康咨询。

医渡科技大模型也是评测榜单中的常客，已授权处理覆盖超过10000家医院共13亿患者人次的近70亿份医疗记录，沉淀了大量多维度可量化的知识图谱。基于该大模型，医渡科技还与多家医院合作打造专科大模型及智能体。在第十一届中国健康信息处理大会上，医渡科技荣获“医学NLP代码自动生成测评”冠军及“最佳论文奖”，体现了医疗垂类大模型领域的技术实力。

未来医生始终专注于医疗AI在严肃诊疗领域的应用落地，证实其与三甲主治医师诊疗一致性达到96%。基于该大模型的最新研究成果——探索医疗AI临床适用性的评估标准CSEDB（临床安全-有效性双轨基准）也于近日发表于npj Digital Medicine——未来医生在其中获得了出色的成绩。

最后

2026年技术圈的分化愈发明显：降薪裁员潮持续蔓延，传统开发、测试等岗位大批缩水，不少从业者陷入职业焦虑；与之形成鲜明对比的是，AI大模型相关岗位迎来疯狂扩招，薪资逆势飙升150%，大厂更是直接开出70-100W年薪，疯抢具备实战能力的大模型人才，甚至放宽年龄限制，只求能快速落地技术、创造价值！

很多程序员、职场新人纷纷入局大模型领域，绝非盲目跟风，而是实实在在看到了不可替代的价值优势，这也是2026年最值得抓住的职业风口：

1、窗口期红利，入门门槛友好：不同于成熟赛道的“内卷式招聘”，2026年大模型人才缺口巨大，简历只要达标（掌握基础AI应用+具备简单项目经验），年龄、学历均非硬性要求，小白可快速入门，转行程序员也能无缝衔接；

2、技术可复用，上手速度翻倍：如果你有前后端开发、测试、数据分析等基础，在大模型落地、系统部署、Prompt工程等环节会更具优势，无需从零开始，复用原有技术能力就能快速进阶；

3、懂业务更吃香，竞争力翻倍：单纯懂技术已不够，2026年大厂更看重“技术+业务”的复合型人才，有垂直领域（金融、医疗、工业等）经验者，能精准定位模型落地痛点，薪资比纯技术岗高出30%以上；

更重要的是，即便没有转型需求，用AI大模型工具为工作赋能、提升效率，也已经成为80%企业的硬性要求——不会用大模型提效，未来很可能被行业淘汰！

那么2026年，小白/程序员该如何高效学习大模型？

很多人想入门大模型，却陷入两大困境：要么到处搜集零散资料，不成体系，越学越懵；要么被收费高昂的课程割韭菜，花了钱却学不到实战技能，白白浪费时间走弯路。

今天就给大家精心整理了一份2026年最新、免费、系统化的AI大模型学习资源包，覆盖从零基础入门到商业实战、从理论沉淀到面试通关的全流程，所有资料均已整理归档，无需拼凑，直接领取就能上手学习，小白可照做，程序员可进阶！

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1、大模型系统化学习路线

这份学习路线结合2026年行业趋势和新手学习规律，由行业专家精心设计，从零基础到精通，每一步都有明确指引，帮你节省80%的无效学习时间，少走弯路、高效进阶，避免踩坑。

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、大模型学习书籍&电子文档

涵盖2026年最新技术要点，包括基础入门、Transformer核心原理、Prompt工程、RAG实战、模型微调与部署等内容

4、AI大模型最新行业报告

报告包含腾讯、阿里、甲子光年等权威机构发布的核心内容，还有2026年中文大模型基准测评报告、AI Agent行业研究报告等，帮你站在行业前沿，把握技术风口。

5、大模型项目实战&配套源码

项目包含Deepseek R1、GPT项目、MCP项目、RAG实战等热门方向，还有视频配套代码，手把手教你从0到1完成项目开发，既能练手提升技术，又能丰富简历，为求职和职业发展加分。

6、2026大模型大厂面试真题

2026年大模型面试已全面升级，不再单纯考察基础原理，而是转向侧重技术落地和业务结合的综合考察，很多程序员和新手因为缺乏针对性准备，明明技术不错，却在面试中失利。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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7、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】